1er laboratorio fiis verano_2015

2
Primer Laboratorio (Dirigida) 1. Se dispone de un registro de 50 lecturas de tiempos de acceso a un disco duro (milisegundos), y se desea explorar la información, organizándola y resumiéndola—Ver archivo data_encendido.txt 1.1. Importar los datos como table. > encendido<-read.table("XXXXXXX/data_encendido.txt",header=T) > head(encendido$data.encendido) [1] 7 9 9 4 9 9 > min(encendido$data.encendido);max(encendido$data.encendido)) [1] 4 [1] 9 # De los datos exportados se observa que el carácter a analizar pueden ser tratados como # datos tipo II debido a que fuerón redondeados a enteros > Barras<-as.data.frame(table(encendido$data.encendido)) > Barras Var1 Freq 1 4 8 2 5 6 3 6 8 4 7 18 5 8 3 6 9 7 > barplot(Barra$Freq,names.arg=c(4:9),col="orange") 1.2. Organizar la información e interpretar # utilizar las opciones del software R para el cálculo de medidas de tendencia (central/nocentral) # y de dispersión (absoluto/relativo) 2. Los siguientes datos representan lecturas de presión sistólica (mm.Hg.) en una muestra de 42 sujetos hospitalizados en una Clínica (1995). 138 164 150 132 144 125 149 157 146 158 140 147 136 148 152 149 168 126 138 176 163 119 154 165 146 173 142 147 135 153 153 140 135 161 145 135 142 150 156 145 128 156 > presion <- edit(data.frame())

Upload: cristian-castillo-yachapa

Post on 18-Dec-2015

9 views

Category:

Documents


1 download

DESCRIPTION

laboratorio

TRANSCRIPT

Primer Laboratorio (Dirigida)

1. Se dispone de un registro de 50 lecturas de tiempos de acceso a un disco duro (milisegundos), y se desea explorar la informacin, organizndola y resumindolaVer archivo data_encendido.txt

1.1. Importar los datos como table.

> encendido head(encendido$data.encendido)[1] 7 9 9 4 9 9

> min(encendido$data.encendido);max(encendido$data.encendido))[1] 4[1] 9 # De los datos exportados se observa que el carcter a analizar pueden ser tratados como # datos tipo II debido a que fuern redondeados a enteros

> Barras Barras

Var1 Freq1 4 82 5 63 6 84 7 185 8 36 9 7

> barplot(Barra$Freq,names.arg=c(4:9),col="orange")

1.2. Organizar la informacin e interpretar

# utilizar las opciones del software R para el clculo de medidas de tendencia (central/nocentral) # y de dispersin (absoluto/relativo)

2. Los siguientes datos representan lecturas de presin sistlica (mm.Hg.) en una muestra de 42 sujetos hospitalizados en una Clnica (1995).

138 164 150 132 144 125 149 157 146 158 140 147 136 148 152 149 168 126 138 176 163 119 154 165 146 173 142 147 135 153 153 140 135 161 145 135 142 150 156 145 128 156

> presion Tabla.Frecuencias(presion$presion.sistolica)

2.2. Resuma la informacin apropiadamente

# MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL#> Media.DatosIII(presion$presion.sistolica)

> Mediana.DatosIII(presion$presion.sistolica)

> Moda.DatosIII(presion$presion.sistolica)

2.3. Determine la presin sistlica mnima del 20% de los pacientes con mayor presin sistlica2.4. Determine la presin sistlica mnima del 20% de los pacientes con mayor presin sistlica.

1. El ProfesorLANH